Задачи:
- Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением автономной работы и защиты от внешних воздействий
- Адаптация и оптимизация AI-алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченных вычислительных ресурсов и минимизации энергопотребления
Требования:
- Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion)
- Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine-tune) существующих решений
- Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX
- Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн-среде
- Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация
- Уверенное владение языками программирования Python и C++
- Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели, например, механизм внимания или отдельный слой
- Глубокое понимание внутренней логики работы моделей
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.